Совершенствование проектирования интерфейсов систем постоперативной оценки состояния и диагностирования турбинного оборудования

Рассмотрены возможности совершенствования систем диагностики турбинного оборудования путём повышения эргономики их интерфейсов за счёт декомпозиции бизнес-процессов и последующего их сопоставления со сценариями взаимодействия, реализованными в системе. Проектирование и разработка современной системы диагностики турбинного оборудования представляет из себя комплексную задачу на стыке информационных технологий и теплоэнергетики. Эффективная работа такой системы может помочь предприятию сэкономить значительный объём финансовых и временных ресурсов за счёт автоматизации сложных вычислений, упорядочивания информации и снижения количества рутинных операций. С другой стороны, сбои в работе системы диагностики создают риски, ведущие к существенным потерям. Как правило, при разработке подобных систем качеству данных и надёжности расчётных алгоритмов уделяется большое внимание. Однако надёжность и эффективность процесса диагностики зависит не только от работы алгоритмов и приборов, но и от действий пользователя системы — оператора, осуществляющего диагностику. Если интерфейс системы диагностики не будет учитывать особенности восприятия информации человеком, то пользователь такой системы не сможет корректно выполнить диагностику, или, по крайней мере, столкнётся с существенными трудностями. Несмотря на это, проблема удобства интерфейса для пользователей освещается в профессиональной литературе не столь подробно. Предложенный подход к проектированию интерфейсов позволит системно проанализировать их удобство в контексте производственных задач. В целях апробации описанного подхода, выполнен анализ удобства использования диагностической системы УрФУ «Контроль состояния оборудования», обозначены пути оптимизации человеко-машинного взаимодействия, а также предложены корректировки интерфейса.

1. Forsey H., Leahy D., Fields B., Minocha S., Attfield S., Snell T. Designing for Learnability: Improvement Through Layered Interfaces. Ergonomics in Design 2024; 33(3); 135 – 141.

2. Fostering Sustainability through Visualization Techniques for Real-Time IoT Data: A Case Study Based on Gas Turbines for Electricity Production. A. Lavalle, M. A. Teruel, A. Maté, J. Trujillo. Sensors 2020; 20(16): 4556.

3. Bántay L, Abonyi J. Machine Learning-Supported Designing of Human–Machine Interfaces. Applied Sciences 2024; 14(4): 1564.

4. Сергеев А. Н., Мурманский Б. Е. Методика анализа интерфейсов систем технической диагностики и мониторинга энергетического оборудования. Турбины и дизели 2024; 5(116): 120 – 125.

5. Сергеев А. Н., Мурманский Б. Е. Оценка интерфейсов систем диагностики и мониторинга энергетического оборудования по методике предварительного анализа удобства использования. Турбины и дизели 2024; 6(117): 102 – 108.

6. Kumar N., Chan Lee S. Human-machine interface in smart factory: A systematic literature review. Technological Forecasting and Social Change 2022; (174): 121284.

7. Shenghang X., Yiqian W., Chuan W. Study on Human–Machine Interface Design of Nuclear Power Plant Control Room. Man–Machine– Environment System Engineering 2020; (576): 631 – 639.

8. Investigating Cognitive Load in Energy Network Control Rooms: Recommendations for Future Designs. U. Afzal, A. Prouzeau, L. Lawrence, T. Dwyer, S. Bichinepally, A. Liebman, S. Goodwin. Frontiers in Psychology 2022; (13): 1664 – 1078.

9. Braarud PØ. Measuring cognitive workload in the nuclear control room: a review. Ergonomics 2024; 67(6): 849 – 865.

10. Gabbar H. A., Ramadan A. Analysis of Human Performance Monitoring in Control Rooms for Small Modular Reactor (SMR) Deployments. International Journal of Natural Sciences: Current and Future Research Trends 2024; 22(1): 68 – 97.